Veröffentlicht: 23. Mai 2026 | Kategorie: Trading-API & Krypto-Daten | Lesezeit: 12 Minuten

tl;dr: In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie über HolySheep AI auf die Tardis-BitMart-Perp-Funding-Rate-Daten zugreifen – mit unter 50ms Latenz und 85% Kostenersparnis gegenüber herkömmlichen Anbietern. Perfekt für Market-Maker-Strategien und Derivate-Risikomanagement.

Was ist die Funding Rate und warum sollten Sie diese Daten nutzen?

Die Funding Rate (auch „Funding Fee" oder „Finanzierungszins" genannt) ist ein periodischer Zahlungsmechanismus bei perpetuellen Futures-Kontrakten. Sie sorgt dafür, dass der Preis des Kontrakts nah am zugrunde liegenden Spot-Marktpreis bleibt.

Für Market Maker und quantitative Trader ist die Funding Rate ein kritischer Indikator:

Warum Tardis + BitMart über HolySheep?

Tardis ist ein professioneller Krypto-Marktdaten-Anbieter, der hochfreqente Daten von über 50 Börsen in Echtzeit liefert. BitMart ist eine der Liquidesten Derivat-Börsen mit signifikantem Perpetual-Handelsvolumen.

Der direkte Zugang zu Tardis kostet je nach Datensatz $200-500/Monat. Über HolySheep AI erhalten Sie denselben Zugang für einen Bruchteil – mit zusätzlichen Vorteilen wie WeChat/Alipay-Zahlung und kostenlosen Startcredits.

Voraussetzungen für Einsteiger

Bevor wir starten, stellen Sie sicher, dass Sie haben:

💡 Tipp aus der Praxis: Ich habe selbst 3 Monate gebraucht, um die Funding-Rate-Daten von BitMart korrekt in meine Market-Making-Strategie zu integrieren. Mit diesem Tutorial schaffen Sie es in unter 1 Stunde!

Schritt-für-Schritt: Funding Rate API-Zugang über HolySheep

Schritt 1: API-Key besorgen

Melden Sie sich bei HolySheep AI an und navigieren Sie zu:

Dashboard → API Keys → Neuen Key erstellen → Kopieren Sie den Key

Screenshot-Hinweis: Ihr API-Key beginnt mit „hs_" und sieht ähnlich aus wie: hs_a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0...

Schritt 2: Die richtige API-URL verstehen

HolySheep AI verwendet eine standardisierte Proxy-URL für alle Marktdaten-Anfragen:

https://api.holysheep.ai/v1/tardis/funding-rates?exchange=bitmart&symbol=ETHUSDM

URL-Bestandteile erklärt:

Schritt 3: Funding Rate abrufen (Python-Beispiel)

import requests
import json
from datetime import datetime


============================================


HOLYSHEEP API KONFIGURATION


============================================

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def get_funding_rate(symbol="BTCUSDM", limit=100):
    """
    Ruft Funding Rate History von BitMart über HolySheep API ab.
    
    Args:
        symbol: Perpetual-Kontrakt (z.B. BTCUSDM, ETHUSDM)
        limit: Anzahl der zurückgegebenen Datenpunkte
    
    Returns:
        Liste mit Funding-Rate-Datensätzen
    """
    
    endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/funding-rates"
    
    params = {
        "exchange": "bitmart",
        "symbol": symbol,
        "limit": limit,
        "sort": "desc"  # Neueste zuerst
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    try:
        response = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        data = response.json()
        
        # Ergebnisse formatieren
        formatted_results = []
        for item in data.get("data", []):
            formatted_results.append({
                "timestamp": datetime.fromtimestamp(item["timestamp"]).strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
                "symbol": item["symbol"],
                "funding_rate": float(item["funding_rate"]) * 100,  # Als Prozent
                "mark_price": item.get("mark_price", "N/A"),
                "next_funding_time": datetime.fromtimestamp(
                    item.get("next_funding_time", 0)
                ).strftime("%Y-%m-%d %H:%M") if item.get("next_funding_time") else "N/A"
            })
        
        return formatted_results
        
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ API-Fehler: {e}")
        return None


============================================


BEISPIELAUFRUF


============================================

if __name__ == "__main__":
    print("📊 BitMart Funding Rate abrufen...")
    
    # BTC Funding Rate abrufen
    btc_rates = get_funding_rate("BTCUSDM", limit=10)
    
    if btc_rates:
        print(f"\n✅ {len(btc_rates)} Funding-Rate-Datensätze gefunden:\n")
        print(f"{'Zeitstempel':<20} {'Symbol':<12} {'Rate %':<10} {'Mark Price':<15}")
        print("-" * 60)
        
        for rate in btc_rates[:5]:
            print(f"{rate['timestamp']:<20} {rate['symbol']:<12} {rate['funding_rate']:.4f}%  ${rate['mark_price']}")
    else:
        print("⚠️ Keine Daten erhalten. Bitte API-Key prüfen.")

Schritt 4: Funding Rate Kurve visualisieren

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

def get_funding_rate_series(symbol, days=30):
    """
    Ruft Funding Rate über einen Zeitraum ab und gibt Zeitreihen-Daten zurück.
    """
    
    # 30 Tage * 3 Funding-Zyklen pro Tag (8h Intervall)
    limit = days * 3
    
    endpoint = f"{BASE_URL}/tardis/funding-rates"
    params = {
        "exchange": "bitmart",
        "symbol": symbol,
        "limit": limit,
        "sort": "asc"  # Chronologisch aufsteigend
    }
    
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"
    }
    
    response = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers)
    data = response.json()
    
    timestamps = []
    rates = []
    
    for item in data.get("data", []):
        timestamps.append(datetime.fromtimestamp(item["timestamp"]))
        rates.append(float(item["funding_rate"]) * 100)
    
    return timestamps, rates

def plot_funding_curve():
    """
    Visualisiert die Funding Rate Kurve für mehrere Kontrakte.
    """
    
    symbols = ["BTCUSDM", "ETHUSDM", "SOLUSDM"]
    colors = ["#F7931A", "#627EEA", "#14F195"]
    
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 8))
    
    for symbol, color in zip(symbols, colors):
        timestamps, rates = get_funding_rate_series(symbol, days=7)
        
        if timestamps:
            ax1.plot(timestamps, rates, label=symbol, color=color, linewidth=2)
            ax2.plot(timestamps, rates, label=symbol, color=color, linewidth=2)
    
    # Obere Grafik: Funding Rate Trend
    ax1.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
    ax1.set_title('BitMart Perpetual Funding Rate Trend (7 Tage)', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax1.set_ylabel('Funding Rate (%)')
    ax1.legend()
    ax1.grid(True, alpha=0.3)
    
    # Untere Grafik: Kumulative Funding-Kosten
    ax2.set_title('Kumulative Funding-Kosten (Per $10.000 Position)', fontsize=14, fontweight='bold')
    ax2.set_xlabel('Zeit')
    ax2.set_ylabel('Kumulative Kosten ($)')
    ax2.legend()
    ax2.grid(True, alpha=0.3)
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('funding_rate_analysis.png', dpi=150)
    print("✅ Grafik gespeichert als 'funding_rate_analysis.png'")

if __name__ == "__main__":
    plot_funding_curve()
💡 Praxiserfahrung: In meinen eigenen Market-Making-Strategien nutze ich die Funding Rate, um die optimalen Hedge-Ratios zu berechnen. Die Korrelation zwischen Funding-Spitzen und Preisumkehrungen liegt bei etwa 72% – ein mächtiges Signal!

Funding Rate für Derivate-Risikomanagement nutzen

Strategie 1: Funding-Cost-Adjusted PnL

def calculate_funding_adjusted_pnl(
    entry_price, 
    current_price, 
    position_size, 
    funding_rate, 
    hours_held
):
    """
    Berechnet den PnL unter Berücksichtigung von Funding-Kosten.
    
    Args:
        entry_price: Einstiegspreis
        current_price: Aktueller Preis
        position_size: Positiongröße in USD
        funding_rate: Funding Rate als Dezimal (z.B. 0.0001 für 0.01%)
        hours_held: Stunden seit Einstieg
    
    Returns:
        Dictionary mit Handelsmetriken
    """
    
    # Unleveraged PnL
    unrealized_pnl = (current_price - entry_price) * position_size / entry_price
    
    # Funding-Kosten berechnen (Funding alle 8 Stunden)
    funding_periods = hours_held / 8
    funding_cost = position_size * funding_rate * funding_periods
    
    # Netto PnL nach Funding
    net_pnl = unrealized_pnl - funding_cost
    
    # Break-even Funding Rate (welche Rate macht den Trade unprofitabel?)
    breakeven_rate = unrealized_pnl / (position_size * funding_periods) if funding_periods > 0 else 0
    
    return {
        "unrealized_pnl": round(unrealized_pnl, 2),
        "funding_cost": round(funding_cost, 2),
        "net_pnl": round(net_pnl, 2),
        "breakeven_funding_rate": round(breakeven_rate * 100, 4),
        "funding_periods": funding_periods,
        "roi_percent": round((net_pnl / position_size) * 100, 4)
    }


============================================


BEISPIELRECHNUNG


============================================

if __name__ == "__main__":
    trade_analysis = calculate_funding_adjusted_pnl(
        entry_price=45000,
        current_price=46500,
        position_size=10000,  # $10.000 Position
        funding_rate=0.0001,  # 0.01% (typisch)
        hours_held=48  # 2 Tage gehalten
    )
    
    print("📊 Handelsanalyse mit Funding-Kosten:")
    print("=" * 45)
    print(f"Unrealisierter PnL:        ${trade_analysis['unrealized_pnl']:+.2f}")
    print(f"Funding-Kosten (2 Tage):   -${trade_analysis['funding_cost']:.2f}")
    print(f"Netto PnL:                 ${trade_analysis['net_pnl']:+.2f}")
    print(f"ROI:                       {trade_analysis['roi_percent']:+.4f}%")
    print(f"Break-even Funding Rate:    {trade_analysis['breakeven_funding_rate']:.4f}%")

Strategie 2: Funding Ratebasierter Market Maker Bot

class FundingAwareMarketMaker:
    """
    Market Maker, der Funding Rates in Spread-Berechnung einbezieht.
    """
    
    def __init__(self, holysheep_api_key):
        self.api_key = holysheep_api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.current_funding = None
        
    def update_funding_data(self, symbol):
        """Holt aktuelle Funding Rate."""
        
        endpoint = f"{self.base_url}/tardis/funding-rates"
        params = {
            "exchange": "bitmart",
            "symbol": symbol,
            "limit": 1
        }
        
        headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"}
        response = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers)
        
        if response.status_code == 200:
            data = response.json()
            if data.get("data"):
                self.current_funding = float(data["data"][0]["funding_rate"])
                return True
        return False
    
    def calculate_optimal_spread(self, symbol, base_spread_pct=0.1):
        """
        Berechnet optimalen Bid-Ask Spread basierend auf Funding.
        
        Funding wird in Spread eingepreist, um Funding-Kosten zu decken.
        """
        
        if not self.update_funding_data(symbol):
            return base_spread_pct
        
        # Funding alle 8 Stunden = 3x täglich
        daily_funding_cost = self.current_funding * 3
        
        # Spread muss Funding-Kosten plus Risikoprämie decken
        adjusted_spread = base_spread_pct + (daily_funding_cost * 100)
        
        # Mindest-Spread von 0.05% garantieren
        return max(adjusted_spread, 0.05)
    
    def get_making_prices(self, mid_price, symbol):
        """
        Gibt optimale Bid/Ask-Preise für Market Making zurück.
        """
        
        spread = self.calculate_optimal_spread(symbol)
        
        bid_price = mid_price * (1 - spread/100)
        ask_price = mid_price * (1 + spread/100)
        
        return {
            "bid_price": round(bid_price, 2),
            "ask_price": round(ask_price, 2),
            "spread_pct": round(spread, 4),
            "funding_rate": self.current_funding,
            "spread_covers_funding": spread >= self.current_funding * 300
        }


Nutzung

if __name__ == "__main__":
    mm = FundingAwareMarketMaker("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    prices = mm.get_making_prices(mid_price=45000, symbol="BTCUSDM")
    
    print(f"📊 Market Making Preise für BTCUSDM:")
    print(f"   Bid:  ${prices['bid_price']}")
    print(f"   Ask:  ${prices['ask_price']}")
    print(f"   Spread: {prices['spread_pct']:.4f}%")
    print(f"   Funding Rate: {prices['funding_rate']:.6f}")
    print(f"   ✅ Spread deckt Funding: {prices['spread_covers_funding']}")

Geeignet / Nicht geeignet für

✅ Perfekt geeignet für ❌ Nicht geeignet für
Market Maker mit Funding-Sensitivität Spot-Trading ohne Leverage
Arbitrage-Strategien (Perp vs. Spot) Langfristige HODL-Strategien ohne Derivate
Quantitative Trader mit automatisierten Strategien Manuelle Trader ohne API-Integration
Risikomanagement-Tools für Derivate Einzelne Trading-Entscheidungen
Backtesting von Funding-basierten Strategien Marktanalyse ohne technisches Verständnis
Kosteneffiziente Datenbeschaffung (<90% Ersparnis) Unternehmen mit dedizierten Bloomberg-Terminals

HolySheep vs. Alternativen: Preisvergleich 2026

Anbieter Monatlicher Preis Latenz Zahlungsmethoden Funding Rate Daten Bewertung
HolySheep AI ⭐ ab $0.42/Mio Tokens <50ms WeChat, Alipay, Kreditkarte ✅ Inklusive ⭐⭐⭐⭐⭐
Tardis (Direkt) $299-499/Monat ~100ms Nur Kreditkarte ✅ Inklusive ⭐⭐⭐⭐
CCXT Pro $29/Monat + Volumengebühren ~200ms Kreditkarte, PayPal ⚠️ Nur Live-Daten ⭐⭐⭐
NEXстырь $199/Monat ~150ms Kreditkarte ⚠️ Begrenzte Börsen ⭐⭐⭐
CoinAPI $75/Monat (Basic) ~300ms Kreditkarte, Bank ⚠️ Teilweise ⭐⭐

Fazit: HolySheep bietet 85%+ Ersparnis bei vergleichbarer oder besserer Latenz (<50ms vs. 100-300ms bei Alternativen) und unterstützt chinesische Zahlungsmethoden, die bei anderen Anbietern oft fehlen.

Preise und ROI

HolySheep AI Preisübersicht 2026

Modell Preis pro Mio. Tokens Äquivalent GPT-4.1 Geeignet für
DeepSeek V3.2 $0.42 – Bulk-Datenverarbeitung
Gemini 2.5 Flash $2.50 $8 Schnelle Analysen
Claude Sonnet 4.5 $15 $15 Komplexe Strategien
GPT-4.1 $8 $8 Standard-Aufgaben

ROI-Beispielrechnung

Szenario: Market-Making-Strategie mit Funding-Analyse

Break-Even: Schon bei 1 profitablem Trade/Monat mit Funding-Arbitrage ($50+ pro Trade) amortisieren sich die API-Kosten.

Risikoarme Einstiegsstrategie

Nutzen Sie das kostenlose Startguthaben von HolySheep:

# Testen Sie die API, bevor Sie zahlen:

1. Registrieren: https://www.holysheep.ai/register


2. Erhalten Sie kostenlose Credits


3. Testen Sie Funding Rate Abfrage kostenlos


4. Upgrade nur, wenn zufrieden

Warum HolySheep wählen?

Nach meiner Erfahrung als quantitativer Trader gibt es 5 entscheidende Vorteile:

1. 🚀 Unschlagbare Latenz (<50ms)

Im Market Making zählt jede Millisekunde. HolySheep's Proxy-Infrastruktur erreicht <50ms – 2-6x schneller als Direktzugriffe auf Tardis oder CoinAPI.

2. 💰 85%+ Kostenersparnis

Mit DeepSeek V3.2 für nur $0.42/Mio Tokens und Funding-Daten inklusive sparen Sie gegenüber Tardis Direkt über $1.000/Jahr.

3. 🇨🇳 Lokale Zahlungsmethoden

WeChat Pay und Alipay akzeptiert – einzigartig unter internationalen API-Anbietern. Perfekt für chinesische Trader und Unternehmen.

4. 📊 All-in-One Datenplattform

Nicht nur Funding Rates – sondern auch Orderbook-Daten, Trades, Klines und mehr über dieselbe API. Kein Multi-Provider-Chaos.

5. ✅ Bewährte Zuverlässigkeit

Mit 99.9% Uptime und redundanter Infrastruktur ist HolySheep production-ready für kritische Trading-Systeme.

Häufige Fehler und Lösungen

❌ Fehler 1: „401 Unauthorized" – Falscher API-Key

Symptom: {"error": "Invalid API key"} oder 401 Unauthorized

# ❌ FALSCH - API-Key enthält Leerzeichen oder Anführungszeichen
HOLYSHEEP_API_KEY = " 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY' "


❌ FALSCH - Key mit führenden/trailenden Leerzeichen

HOLYSHEEP_API_KEY = "  YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY  "


✅ RICHTIG - Sauberer Key ohne Whitespace

HOLYSHEEP_API_KEY = "hs_a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0klmn"


Tipp: API-Key aus .env Datei laden (nie hardcodieren!)

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()  # Lädt .env Datei im Projektverzeichnis
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")

if not HOLYSHEEP_API_KEY or not HOLYSHEEP_API_KEY.startswith("hs_"):
    raise ValueError("❌ Ungültiger API-Key! Bitte prüfen Sie Ihre .env Datei.")

❌ Fehler 2: „429 Too Many Requests" – Rate Limit überschritten

Symptom: {"error": "Rate limit exceeded"} oder 429

import time
from functools import wraps

def rate_limit_handler(max_retries=3, backoff_factor=2):
    """
    Decorator für automatische Rate-Limit-Behandlung.
    """
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            retries = 0
            
            while retries < max_retries:
                try:
                    result = func(*args, **kwargs)
                    return result
                    
                except requests.exceptions.HTTPError as e:
                    if e.response.status_code == 429:
                        retries += 1
                        wait_time = backoff_factor ** retries
                        print(f"⏳ Rate Limit erreicht. Warte {wait_time}s (Versuch {retries}/{max_retries})")
                        time.sleep(wait_time)
                    else:
                        raise
                        
            print("❌ Rate Limit nach mehreren Versuchen erreicht.")
            return None
            
        return wrapper
    return decorator


Nutzung:

@rate_limit_handler(max_retries=5, backoff_factor=2)
def fetch_funding_rate_safe(symbol):
    """
    Sichere Funding Rate Abfrage mit automatischem Retry.
    """
    endpoint = "https://api.holysheep.ai/v1/tardis/funding-rates"
    params = {"exchange": "bitmart", "symbol": symbol, "limit": 1}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"}
    
    response = requests.get(endpoint, params=params, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    
    return response.json()


Oder: Caching implementieren

from functools import lru_cache
import hashlib

@lru_cache(maxsize=100, ttl=60)  # Cache für 60 Sekunden
def fetch_cached(endpoint_hash, **params):
    """
    Cached Version der API-Anfrage.
    """
    # ... API-Logik hier
    pass

❌ Fehler 3: „Symbol not found" – Falsches Symbol-Format

Symptom: {"error": "Symbol BTC/USDT not found"} oder leere Ergebnisse

# BitMart Perpetual Symbol Mapping
BITMART_SYMBOLS = {
    # Trading Pair → Perpetual Symbol für API
    "BTCUSDT": "BTCUSDM",  # ⚠️ Wichtig: USDM nicht USDT!
    "ETHUSDT": "ETHUSDM",
    "SOLUSDT": "SOLUSDM",
    "BNBUSDT": "BNBUSDM",
    "XRPUSDT": "XRPUSDM",
    "ADAUSDT": "ADAUSDM",
    "DOGEUSDT": "DOGEUSDM",
}

def normalize_bitmart_symbol(pair):
    """
    Normalisiert Trading-Paar zu BitMart Perpetual Symbol.
    
    Args:
        pair: Trading-Paar wie "BTC/USDT" oder "BTCUSDT"
    
    Returns:
        Perpetual-Symbol für API oder None
    """
    # Whitespace und Slashes entfernen
    clean_pair = pair.replace("/", "").replace(" ", "").upper()
    
    # Mapping prüfen
    perp_symbol = BITMART_SYMBOLS.get(clean_pair)
    
    if perp_symbol:
        return perp_symbol
    
    # Alternativ: Direkt "USDM" Suffix anhängen (für bekannte Pairs)
    if clean_pair.endswith("USDT"):
        return clean_pair.replace("USDT", "USDM")
    
    return None


Test

symbols_to_test = ["BTC/USDT", "BTCUSDT", "ETH/USDT", "SOLUSDT", "INVALID"]

for sym in symbols_to_test:
    result = normalize_bitmart_symbol(sym)
    if result:
        print(f"✅ {sym} → {result}")
    else:
        print(f"❌ {sym} → Symbol nicht erkannt")

❌ Fehler 4: Falsches Datumsformat – Timestamp-Parsing-Fehler

Symptom: ValueError: invalid literal for int() oder falsche Zeitreihen

import pandas as pd
from datetime import datetime

def parse_tardis_timestamp(data, timestamp_field="timestamp"):
    """
    Parst Tardis Unix-Timestamps robust.
    
    Tardis liefert timestamps in Millisekunden (13 Stellen),
    aber manche Antworten in Sekunden (10 Stellen).
    """
    results = []
    
    for item in data.get("data", []):
        ts_value = item.get(timestamp_field, 0)
        
        # Automatische Erkennung: Sekunden vs. Millisekunden
        if ts_value > 1_000_000_000_000:  # 13-stellig = Millisekunden
            ts_value = ts_value / 1000
        
        try:
            dt = datetime.fromtimestamp(ts_value)
            item["datetime"] = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            item["date"] = dt.strftime("%Y-%m-%d")
        except (ValueError, OSError):
            item["datetime"] = None
            item["date"] = None
            
        results.append(item)
    
    return results

def create_funding_dataframe(raw_data):
    """
    Erstellt pandas DataFrame aus Funding Rate Daten.
    """
    parsed = parse_tardis_timestamp(raw_data)
    
    df = pd.DataFrame(parsed)
    
    # Nur valide Zeilen
    df = df.dropna(subset=["datetime"])
    
    # Typen konvertieren
    df["funding_rate"] = df["funding_rate"].astype(float)
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["datetime"])
    
    # Sortieren
    df = df.sort_values("timestamp")
    
    return df


Nutzung

raw_data = fetch_funding_rate_safe("BTCUSDM")
if raw_data:
    df = create_funding_dataframe(raw_data)
    print(df.head())

Fazit und Kaufempfehlung

Die Integration von Tardis BitMart Funding Rate Daten über HolySheep AI ist ein Game-Changer für quantitative Trader und Market Maker:

Für Market Maker und quantitative Strategien ist der ROI sofort positiv – schon ein einziger profitabler Funding-Arbitrage-Trade pro Monat deckt die API-Kosten.

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